KLASIFIKASI MULTI CLASS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI STUNTING PADA BALITA - Khasanah, Uswatun (MathVisioN, 2025)
Stunting merupakan sebuah masalah gizi kronis yang menghambat pertumbuhan anak dan menyebabkan efek jangka panjang yang serius. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengetahui stunting lebih dini yaitu dengan melakukan prediksi. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi multiclass menggunakan Metode Backpropagation Neural Nework untuk prediksi stunting pada balita. Proses pada penelitian ini yaitu pengumpulan data, preprocessing data, pembagian data, pembangunan model, pelatihan, pengujian dan evaluasi model. Model yang dibangun dapat mengklasifikasi status stunting menjadi 4 kategori yaitu normal, tinggi, stunting, dan sangat stunting. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu sebanyak 120.999 data. Data dibagi menjadi dua yaitu sebanyak 80% digunakan sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Perhitungan akurasi menggunakan metode cross entropy dan evaluasi akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi training yang didapatkan sebesar 99% dan akurasi testing sebesar 99%. Berdasarkan hasil tersebut menunjukkan bahwa model pembelajaran yang dibangun dengan menggunakan metode Backpropagation Neural Network mampu mencapai hasil yang sangat baik untuk melakukan klasifikasi stunting ke dalam beberapa kelas.